數字化轉型對人才能力有什么新要求？

在數字化轉型過程中，傳統企業管理和技術人才所遵循的熟練地標準化操作已經難以滿足智能化時代的工作方式和發展需求。隨著數字技術與傳統業務的深度融合，新模式、新業態、新場景的出現要求企業管理者和技術工程師具備更專業的數字化技能素養。從業務領域看，管理者希望技術人員具備復合和交叉的知識體系，融合數字化技能和專業領域知識，實現數字化設計和制造。從對企業環境分析出發，技術人員需要具備適應數字環境能力，如適配智能制造體系、實現機器協同、對智能環境有深度認知，并進行快速學習和思考的能力。

51CTO基于新技術環境、系統設備、數據處理、工藝制造等層面對技術人員的數字化能力需求進行深入分析，提煉出數字化技術人才必須具備的四大能力：

首先，適應數字環境能力。指技術人員適應企業新技術環境變化，實現快速學習和合作，涉及設備系統、工藝制造以及企業智能工廠系統不同層面，滿足研發、生產、制造等不同環節工作需求。由于企業數字化轉型的持續深入推進，要求技術人員能夠深入數字環境，推動數字技術與業務深度融合、實現快速學習思考。而以往僅圍繞一種或單一項目實施的產學合作方式與當前企業數字化發展階段的多重及持續需求已不匹配，亟待前瞻探索新技術環境中人才培養的系統做法，以應對新技術所帶來的持續性挑戰。

其次，智能設備操控能力。指技術人員對智能設備和軟硬件系統操作使用，具有生產制造推進的相關經驗，熟悉計算機的編程和修改。目前，已經有行業機構專家提出結合設備系統的操控，通過“一對一”、“師傅帶徒弟”等形式提升技術工人和工程師智能設備操控能力。但問題在于，數字化轉型中設備、系統和平臺的更新變革速度加快以及覆蓋面變得更廣，傳統“師徒制”的低效率和低覆蓋面已經無法滿足新技術環境的要求，技術人員所面臨的操作對象變化顯著。

第三，數字抽象分析能力。指實現數據采集、集成、預測、分析，熟悉掌握主流數據庫系統，如組織協調主數據模塊工作的開展。數字抽象分析能力是數字化轉型中不可或缺的關鍵能力，對企業生產制造、工藝設計以及銷售相當重要，目前尚未解決轉型中出現的“數據孤島”問題。傳統的封閉、模糊、少量的數據采集、分析、預測等過程已經無法滿足業務需要，因此企業面臨技術人員數字抽象分析能力提升難題。

最后，仿真模擬能力。指實現研發設計和生產制造環節中的工藝、流程優化。這需要工程師擁有良好的機械、控制、汽車等專業理論知識，并熟練運用二維軟件或三維軟件(UI軟件)、工業設計軟件、編程軟件(Java、C語言等)。有學者建議，可以通過典型項目教學、直接引入企業課程等方式實現學生能力提升。但研究發現，伴隨數字技術和業務深度融合以及智能工廠系統的形成，企業大量緊急工藝制造難題，難以通過傳統項目教學模式進行人才培養，需要將業務技術前沿與數字化技術深度融合